数学建模回归方法

总有以后

1.1 多元回归
1、概述：其可以定量地描述某一现象和某些因素之间的函数关系，将各变量的已知值带入回归方程可以求出因变量的估计值，从而可以进行预测等相关研究
1 `( A. k( ^$ {# Z2、分类
# t% [5 j- }5 [$ T7 _0 U, z6 z1 b分为两类：多元线性回归和非线性线性回归
0 z- j! t* o; L2 D3、注意事项
（1） 回归方程的显著性检验
. ]7 j* }  A6 `" k8 |9 T（2） 回归系数的显著性检验
4、使用步骤
（1）根据已知条件的数据，通过预处理得出图像的大致趋势或者数据之间的大致关系；
（2）选取适当的回归方程；
- C! n, {) Y4 P9 z4 Q（3）拟合回归参数；
  I7 y: P% o9 Y. G% O; U. z（4）回归方程显著性检验及回归系数显著性检
( Y  H% X0 G0 J+ d! Y（5）进行后继研究
' V$ N( H! i$ `; K' T/ V1.2 聚类分析
# w6 |; T1 a. _3 \! ^1、概述:
将n 个样本，通过适当的方法（选取方法很多，大家可以自行查找，可以在数据挖掘类的书籍中查找到，这里不再阐述）选取m 聚类中心，通过研究- 各样本和各个聚类中心的距离，选择适当的聚类标准，通常利用最小距离法（一个样本归于一个类也就意味着，该样本距离该类对应的中心距离最近）来聚类，从而可以得到聚类结果
% {3 m8 o, Y# V$ [" ~% W& I0 h/ g 数学建模思想方法大全及方法适用范围.doc (75 KB, 下载次数: 0)

2014-12-9 20:54 上传

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